脑卒中患者焦虑症状潜在剖面影响因素分析

张鹏博，梅永霞，张振香，林蓓蕾，薛利红，刘志薇

（1.郑州大学 护理与健康学院，河南 郑州 450001；2.滑县人民医院 护理部，河南 安阳 456400）

在一项针对发展中国家脑卒中患者的Meta 分析显示脑卒中后焦虑患病率为44.19%[1]。 脑卒中后情绪障碍(抑郁和焦虑等)不仅降低患者和照顾者的生活质量，还会对患者的预后产生负面影响，如服药的依从性不佳、再次住院率升高，甚至死亡[2]。 目前，脑卒中后焦虑的研究主要是以变量为中心， 根据问卷得分来判定脑卒中后患者焦虑的程度并进行分组，这样不能显示出组别间焦虑的不同特征，划分出来的组别内部可能存在较大的异质性。 潜在剖面分析(latent profile analysis，LPA)是一种新兴的以个体为中心的统计分析方法，通过潜在类别变量来解释外部连续变量之间的关联，实现外显变量之间的局部独立，以个体为中心的研究路径，使理解更加直观、更贴近实践，受到越来越多的关注[3]。本研究用潜在剖面分析对脑卒中后焦虑症状进行分析得出亚组，并探索不同组别的影响因素，为进一步辨别脑卒中后焦虑的异质性和制定个性化心理护理措施提供参考依据。

1 对象与方法

1.1 研究对象 2019 年11 月—2020 年8 月，采用便利抽样法选取郑州市某三级甲等医院神经内科的224 例脑卒中患者为研究对象。 纳入标准：（1）符合《中国脑出血诊治指南(2019)》[4]和《中国急性缺血性脑卒中诊治指南(2018)》[5]的诊断标准，病情稳定即将出院；（2）具有一定的语言交流能力；（3）知情同意并自愿参加本研究；（4）无明显认知障碍。排除标准：（1）伴有其他危重疾病，如呼吸衰竭、心功能衰竭、严重外伤等；（2）正在参与其他研究。 本研究主要涉及Logistic回归，根据经验法计算样本量为自变量个数的10～15 倍。 根据公式[6]n=μ2α/2σ2/δ2，本研究取α=0.05，μ0.05/2=1.96， 在50 例脑卒中患者展开预调查结果显示，脑卒中患者焦虑得分为（5.60±5.72）分，因此σ=5.72；δ 取（X-μ）的绝对值，依据文献结果可知[7]，脑卒中患者焦虑得分为（4.50±5.52）分，因此n=1.962×5.722/1.12，计算需要样本量104 例，考虑到20%的失访率，估算需要样本量130 例，本研究实际纳入224例。 本研究经郑州大学生命科学伦理审查委员会审查并批准（ZZURIB2019-005）。

1.2 调查工具

1.2.1 一般资料调查表 自行设计， 包括性别、年龄、宗教信仰、性格类型、家庭人均月收入、患病时长(病程)、文化程度、脑卒中类型、患病前是否为家庭主要经济支柱、卒中发病次数、目前有无症状、患病后工作情况，共12 个。

1.2.2 广泛性焦虑自评量表 （Generalized Anxiety Disorder, GAD-7） Spitzer 等基于美国精神疾病诊断与统计手册-IV（DSM-IV）建立[8]，由何筱衍等[9]修订，量表Cronbach α 系数为0.898，为单维量表，由7个条目组成， 用于评估患者在过去2 周的用来了解患者在过去2 周有多少时间受到难以放松、 对各种各样问题担忧过多等问题的困扰。 采用Likert 4 级评分（0 分=从来没有，3 分=几乎每天有）， 满分为21分，总分≥5 分提示患者焦虑，分数越高，提示患者焦虑程度越重。本研究量表的Cronbach α 系数是0.920。1.2.3 创伤后成长评定量表 （Posttraumatic Growth Inventory,PTGI） 由Tedeschi 等[10]研制，汪际等[11]汉化修订，在其研究中量表总Cronbach α 系数为0.874。PTGI 由5 个维度(新的可能性、与他人关系、个人力量、精神变化和对生活的欣赏)，21 个条目构成，用于评价经历过创伤事件的个体创伤后成长的水平。 采用Likert 6 级评分法，得分越高，提示患者创伤后成长水平越高。 本研究量表的Cronbach α 系数是0.946。1.2.4 压力知觉量表（Perceived Stress Scale, PSS）

由Cohen 等[12]研制，杨延忠等[13]修订，量表包含2 个维度，14 个反映压力的紧张感和失控感的问题构成， 该量表用于测量个体在过去1 个月中知觉到的主观压力程度。 采用Likert 5 级评分（0=从不，4=总是），失控感维度为反向计分，紧张感维度正向计分。总分为56 分，得分越高，表示心理压力越大。本研究量表的Cronbach α 系数是0.959。

1.2.5 改良Rinking 评分 （modified Rankin Scale,mRS） 从评定独立生活水平角度[14]按0～5 级衡量患者神经功能恢复状况[15]， mRS 评分≤2 分为预后良好，﹥2 分为预后较差[16]。

1.3 资料收集方法 调查者向研究对象解释本研究的目的及要求。 问卷由研究对象填写（其中改良Rinking 评分由调查者填写）， 年龄较大或因肢端残疾无法书写者， 由调查者朗读并解释后根据患者的选择代为填写。 问卷当场发放，填写后及时收回。

1.4 统计学方法 采用基于R4.1.0 软件的tidyLPA程序包进行潜在剖面分析[17]。 以艾凯克信息标准（akaike information cirterion, AIC）、贝叶斯信息标准（bayesian information cirterion, BIC）、经过样本校正的贝叶斯信息标（adjust Bayesian information ceirterion, aBIC）、 平均信息量指数（Entropy 值）、 基于Bootstrap 的似然比检验（bootstrapped likelihood ratio test, BLRT），其中AIC、BIC、aBIC 3 个信息评价指标是通过期望值与实际值差异来判断模型拟合优劣，统计值越小表明拟合越好；Entropy 指数的取值范围为0～1，越接近1 表明分类越精确，当Entropy=0.80时表示分类准确率超过90%；基于Bootstrap 的似然比检验（bootstrapped likelihood ratio test， BLRT）主要用于比较k-1 个类别和k 个类别模型间的拟合差异，BLRTp 值显著则表示k 个类别模型拟合优于k-1个类别模型[18]。其次，采用SPSS 21.0 完成数据分析，计量资料采用±S 或M（P25，P75）表示，计数资料采用频数和百分比表示。 计量资料采用单因素方差分析或秩和检验进行组间比较， 计数资料采用卡方检验或秩和检验进行组间比较。 采用Logistic 回归分析评估各因素对脑卒中后焦虑不同类别的影响。 以P﹤0.05 为差异有统计学意义。

2 结果

2.1 脑卒中后患者焦虑症状的潜在剖面分析 本研究探索性建立了1～5 个潜在类别的模型，拟合指数详见表1。 具体来说，信息指数提示的结论一致，AIC、BIC、aBIC 都随着类别数量的增加，逐渐减小，提示本研究分类越多，模型拟合越好。 Entropy 指数都大于0.8， 提示1～5 个类别的分类准确率均超过90%。BLRTp 值都显著，提示分成5 类模型拟合最好。 但是有研究指出剖面占总体样本的比重最少达到5%[3]。所以最终确定为焦虑低风险型、 高焦虑-担忧型、中焦虑-担忧型、高焦虑-恐惧型这4 类最优模型。

表1 脑卒中后焦虑的潜在类别模型的拟合信息

在此基础上， 进一步获得4 个潜在类别在7 个条目上的应答概率图，见图1。 从中看出4 个类别在7 个条目上的不同特征。 类别1 在7 个条目上应答概率均明显低于其他类别，将其命名为“焦虑低风险型”，约占样本的53.6%。 类别2 在所有条目上应答概率均明显高于类别1，且在条目2、条目3 上应答概率较高，条目2（不能够停止或控制担忧）条目3（对各种各样的事情担忧过多），都与担忧有关，故命名为“高焦虑-担忧型”，约占样本的16.5%。 类别3与类别2 在曲线波动节律大致一致， 且类别3 在类别1 与类别2 中间，将其命名为“中焦虑-担忧型”，约占样本的19.6%。 类别4 与类别2 两条曲线非常接近，唯独在条目7（感到似乎将有可怕的事情发生而害怕）的应答概率上差异很大，故命名为“高焦虑-恐惧型”，约占样本的10.3%。

图1 脑卒中后焦虑4 个潜在类别在7 个条目上的应答概率

2.2 脑卒中后焦虑4 个潜在类别在人口学、疾病状况、压力知觉、创伤后成长特征差异 在焦虑低风险型、高焦虑-担忧型、中焦虑-担忧型、高焦虑-恐惧型这4 种类型的人群中，不同性别、宗教信仰、文化程度、患病前是否为家庭主要经济支柱、患病后工作情况、性格类型、脑卒中类型、卒中发病次数的比较差异无统计学意义（P﹥0.05），而在家庭人均月收入、患病时长、目前有无症状、脑卒中预后、年龄、压力知觉量表得分、 创伤后成长得分这7 个自变量分布差异具有统计学意义（P﹤0.05），详见表2。

2.3 脑卒中后患者焦虑症状的Logistics 回归分析以脑卒中后焦虑的类别为因变量， 上述有统计学意义的7 个变量为自变量，具体变量赋值见表3。 分别以焦虑低风险型、中焦虑-担忧型、高焦虑-担忧型为参照组进行3 次Logistics 回归分析结果见表4-表6。

表3 变量赋值表

表4 脑卒中患者焦虑潜在类别的Logistic 回归分析—以焦虑低风险型为参照组（n=224）

2.3.1 以“焦虑低风险型”为参照组进行无序多分类Logistics 回归分析 从表4 可知，相对于“焦虑低风险型”，患病时长为1～3 年（OR=8.693，P=0.031）、感知压力得分高（OR1.214，P﹤0.001）更容易归为“高焦虑-担忧型”，其与患病时长在半月（OR=3.648，P=0.026）、感知压力得分高（OR=1.122，P﹤0.001） 更容易归为“中焦虑-担忧型”。 年龄越小（OR=0.917，P=0.028）、感知压力得分高（OR=1.246，P﹤0.001） 更容易归为“高焦虑-恐惧型”。

2.3.2 以“中焦虑-担忧型”为参照组进行无序多分类Logistics 回归分析 从表5 可知， 相对于“中焦虑-担忧型”，感知压力得分高（OR=1.082，P=0.002）更容易归为“高焦虑-担忧型”，同样感知压力得分高（OR=1.111，P﹤0.001）更容易归为“高焦虑-恐惧型”。

2.3.3 以“高焦虑-担忧型”为参照组进行无序多分类Logistics 回归分析 从表6 可知， 相对于“高焦虑-担忧型”，年龄越小（OR=0.928，P=0.047）更容易归为“高焦虑-恐惧型”。

表6 脑卒中患者焦虑潜在类别的Logistic 回归分析—以高焦虑-担忧型为参照组（n=224）

综上所述从影响因素的角度出发，首先，与“焦虑低风险型”“高焦虑-担忧型”这两种类型相比，年龄越小的患者都更容易归为“高焦虑-恐惧型”（OR均﹤1）。 其次，以“焦虑低风险型”为参照组，病程在半个月以内的患者，更容易归为“中焦虑-担忧型”（OR﹥1）；病程在1～3 年的患者，患者更容易归为“高焦虑-担忧型”（OR﹥1）。 最后，以“焦虑低风险型”为参照组， 压力大的患者更容易归为 “中焦虑-担忧型”、“高焦虑-担忧型”、“高焦虑-恐惧型”（OR 均﹥1）；以“中焦虑-担忧型”为参照组，压力大的患者更容易归为“高焦虑-担忧型”、“高焦虑-恐惧型”（OR均﹥1）；“高焦虑-担忧型”与“高焦虑-恐惧型”相比，在压力知觉总分这个维度， 脑卒中后焦虑的分型无统计学意义。因此，接下来从影响因素的角度展开讨论。

3 讨论

3.1 脑卒中后焦虑存在异质性，脑卒中后焦虑总体处于中度水平 本研究发现脑卒中后焦虑存在异质性，为焦虑低风险型（53.6%）、高焦虑-担忧型（16.5%）、中焦虑-担忧型（19.6%）、高焦虑-恐惧型（10.3%）4种类型。 首先，高焦虑-担忧型、中焦虑-担忧型、高焦虑-恐惧型比例之和接近半数，提示脑卒中后焦虑总体处于中度水平，与Mahadevan 等[1]在发展中国家的研究结果相似。可以从以下2 个角度进行解释，从个体内部因素， 脑卒中患者处于高焦虑或中焦虑型可能是由生理状态改变导致，有研究从HPA 轴异常激活、神经递质紊乱、神经元兴奋性改变、细胞因子水平失衡、 病灶发生部位等生理角度阐述脑卒中后焦虑的发病机制[19]。 另一方面，从外部因素，脑卒中后焦虑也与家庭社会环境有关， 有研究表明完善患者家庭功能有助于改善其焦虑情绪[20]。 其次，胡义秋等[21]和Liu 等[22]把焦虑程度分为低焦虑、中焦虑、高焦虑3 种类型。区别在于，本研究将高焦虑型又分为高焦虑-担忧型、高焦虑-恐惧型2 种，更加精确。针对“高焦虑-担忧型”与“高焦虑-恐惧型”，根据其焦虑原因不同， 设置不同的干预内容； 针对“中焦虑-担忧型”与“高焦虑-担忧型”，依据其焦虑程度不同，设置不同的心理干预方式、干预频率与周期。因此， 脑卒中后焦虑存在异质性提示护士应辨别卒中患者焦虑类型，制定针对性心理干预计划，从而实现干预效果最佳化。

3.2 脑卒中患者焦虑症状潜在类别的影响因素分析

3.2.1 年龄越小的患者更容易归为 “高焦虑-恐惧型” 与“焦虑低风险型”“高焦虑-担忧型”这2 种类型相比，年龄越小的患者更容易归为“高焦虑-恐惧型”（OR 均﹤1），提示更年轻的患者更容易出现高程度焦虑以及恐惧的情绪。首先，有研究显示脑卒中患者焦虑的一个显著的预测因素是年龄， 较高程度的焦虑与较低年龄有关， 这可能与年轻的卒中患者承担更大的家庭和社会责任有关[23]。 其次，更为年轻的患者更容易感到恐惧， 这种更加具体的情绪可能与恐惧疾病复发有关， 分析其原因可能是年龄较小的卒中患者可能正处于社会家庭角色过渡期， 心理情绪易发生波动，且对疾病的预后期待更高，脑卒中的复发恐惧感也随着升高。 并且有研究显示年龄较小的脑卒中患者的疾病进展恐惧水平较高[24]，分析其原因可能是老年人因为生活阅历丰富， 抗压能力较年轻人强，其次年轻患者大多是家庭的中流砥柱，承担着更多的社会和家庭责任，对未来的担忧更多。但是也有部分研究显示年龄并不是脑卒中患者焦虑的影响因素[25]，可能与只关注了焦虑的总体情况，并未对焦虑进行异质性分析有关， 提示未来研究可侧重对存在焦虑的脑卒中患者进行亚组分析， 以更精确地探索其影响因素， 为脑卒中的焦虑提供精准心理干预。

3.2.2 病程在半个月以内的患者，更容易归为“中焦虑-担忧型” 病程在1～3 年的患者，患者更容易归为“高焦虑-担忧型” 以“焦虑低风险型”为参照组，病程在半个月以内（急性期）的患者，更容易归为“中焦虑-担忧型”（OR=3.648，P=0.026）。 病程在1～3 年的患者，患者更容易归为“高焦虑-担忧型”（OR=8.693，P=0.031）。 分析其原因可能与脑卒中患者逐步认识到不仅要面临症状负担带来的日常生活能力受损和生存质量下降， 还要面临疾病恢复期病程长、 效果慢、后遗症复杂的长期困扰有关。 因此，护士要关注处于不同病程阶段患者其焦虑的不同类型， 建议护士面对病程在半个月以内的患者时， 由于此时病情最严重，在帮助医生完成及时治疗并时刻关注病情变化的同时，讲解病情进展、提供心理支持缓解患者焦虑情绪；面对病程在1～3 年的患者时，护士既要督促患者长期坚持康复锻炼又要传授有效的情绪调节方法如合理情绪疗法、正念疗法等，从而更好地缓解焦虑。

3.2.3 压力大的患者更容易归为中、 高焦虑类型以“焦虑低风险型”为参照组，压力大的患者更容易归为 “中焦虑-担忧型”、“高焦虑-担忧型”、“高焦虑-恐惧型”（OR 均﹥1）；以“中焦虑-担忧型”为参照组，压力大的患者更容易归为“高焦虑-担忧型”、“高焦虑-恐惧型”（OR 均﹥1）；“高焦虑-担忧型”与“高焦虑-恐惧型”相比，在压力知觉总分这个维度，脑卒中后焦虑的分型无统计学意义，在同一焦虑水平，压力知觉水平无统计学差异，从侧面反映出压力程度与焦虑水平有关，即脑卒中患者经历的压力越多，其焦虑程度越严重。 提示医护人员对“中焦虑-担忧型”、“高焦虑-担忧型”、“高焦虑-恐惧型”类型的脑卒中患者要重点评估其压力状况，找出压力源，指导患者进行压力管理以更好地缓解焦虑情绪。

[致谢] 感谢郑州大学公共卫生学院平智广教授对本文数据统计与分析指导！